論文の概要: Empowering Wireless Network Applications with Deep Learning-based Radio Propagation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12193v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 08:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 14:43:27.633821
• Title: Empowering Wireless Network Applications with Deep Learning-based Radio Propagation Models
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく電波伝搬モデルを用いた無線ネットワークアプリケーション
• Authors: Stefanos Bakirtzis, Cagkan Yapar, Marco Fiore, Jie Zhang, Ian Wassell,
• Abstract要約: 本稿では,深層学習と従来の伝搬モデリング技術を統合することで,無線ネットワークの動作を向上する方法について概説する。 次世代無線ネットワークにおいて、深層学習に基づく電波伝搬モデルが想定する重要な役割を強調することで、この方向へのさらなる研究を推進したいと考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.217047612833474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The efficient deployment and operation of any wireless communication ecosystem rely on knowledge of the received signal quality over the target coverage area. This knowledge is typically acquired through radio propagation solvers, which however suffer from intrinsic and well-known performance limitations. This article provides a primer on how integrating deep learning and conventional propagation modeling techniques can enhance multiple vital facets of wireless network operation, and yield benefits in terms of efficiency and reliability. By highlighting the pivotal role that the deep learning-based radio propagation models will assume in next-generation wireless networks, we aspire to propel further research in this direction and foster their adoption in additional applications.
• Abstract（参考訳）: 無線通信エコシステムの効率的な展開と運用は、受信した信号品質の知識を対象範囲に頼っている。 この知識は一般的には電波伝搬解法(英語版)によって獲得されるが、本質的でよく知られた性能制限に悩まされている。 本稿では、深層学習と従来の伝搬モデリング技術を統合することで、無線ネットワークの運用において、複数の重要な側面を強化し、効率と信頼性の面で利点を享受する方法について概説する。 次世代無線ネットワークにおいて、深層学習に基づく電波伝搬モデルが想定する重要な役割を強調することにより、我々は、この方向へのさらなる研究を推進し、さらなる応用への採用を促進することを目指している。

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